Kreditrisikosteuerung mit Portfoliomodellen: Funktionsweise der Modelle und Risikoanalyse eines Beispielportfolios
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In den deutschen Kreditinstituten setzt sich immer mehr die Erkenntnis durch, dass die Kreditrisikosteuerung einen wesentlichen Bestandteil des Bankcontrollings darstellt. Bevor Steuerungsmaßnahmen ergriffen werden können, muss zuerst die Höhe des Kreditrisikos quantifiziert werden. Zusätzlich zur Betrachtung des Risikos auf Einzelgeschäftsebene ist dabei vor allem die Risikoquantifizierung auf Gesamtportfolioebene in den Vordergrund gerückt, da zwischen den Kreditnehmern eines Portfolios Risikozusammenhänge bestehen. Aufgrund dieser Anforderungen hat die Praxis eine Reihe von Kreditportfoliomodellen mit dem Zweck entwickelt, die tatsächliche Risikosituation des Portfolios möglichst gut abbilden zu können. Leider werden diese Modelle in der Praxis jedoch oft ohne das notwendige Hintergrundwissen angewendet, sodass Ergebnisse teilweise fehlerhaft interpretiert werden. Dies kann zu falschen Steuerungsmaßnahmen und damit zur Verschlechterung des Rendite-/Risikoverhältnisses eines Kreditinstitutes führen. Aus diesem Grund ist es die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit, die Funktionsweise von Kreditportfoliomodellen näher zu erklären. Neben einer detaillierten Darstellung von kommerziellen Kreditportfoliomodellen wird anhand daraus abgeleiteter Modelle die Simulation von Kreditrisiken eines Beispielportfolios durchgeführt. Die Arbeit zeigt, dass ein eindeutiger Zusammenhang zwischen den Inputparametern wie Ausfallwahrscheinlichkeit, Ratingklasse und Vertrauensbereich und den daraus resultierenden Ergebnissen besteht. Allerdings ist die alleinige Betrachtung des in der Praxis weit verbreiteten Value at Risk nicht immer ausreichend, sondern es ist oft zusätzlich der gesamte oder erwartete Verlust hinzuzuziehen. Außerdem wird gezeigt, inwieweit Modellannahmen zu Verfälschungen in den Ergebnissen führen können. Zuletzt werden die Vor- und Nachteile der verschiedenen Modellkategorien zusammengefasst. Johannes Merkl, gelernter Bankkaufmann, begann 2006 ein Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Hochschule der Sparkassen-Finanzgruppe in Bonn, das er 2009 mit dem Bachelor of Science abschloss. Ebenfalls seit 2006 arbeitet er als studentischer Mitarbeiter einer bayrischen Sparkasse. 2010 begann er den Masterstudiengang Betriebswirtschaftslehre an der Universität Bayreuth.

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Kreditrisikosteuerung mit Portfoliomodellen: Funktionsweise der Modelle und Risikoanalyse eines Beispielportfolios: In den deutschen Kreditinstituten setzt sich immer mehr die Erkenntnis durch, dass die Kreditrisikosteuerung einen wesentlichen Bestandteil des Bankcontrollings darstellt. Bevor Steuerungsmaßnahmen ergriffen werden können, muss zuerst die Höhe des Kreditrisikos quantifiziert werden. Zusätzlich zur Betrachtung des Risikos auf Einzelgesch?ftsebene ist dabei vor allem die Risikoquantifizierung auf Gesamtportfolioebene in den Vordergrund gerückt, da zwischen den Kreditnehmern eines Portfolios Risikozusammenh?nge bestehen. Aufgrund dieser Anforderungen hat die Praxis eine Reihe von Kreditportfoliomodellen mit dem Zweck entwickelt, die tatsächliche Risikosituation des Portfolios möglichst gut abbilden zu können. Leider werden diese Modelle in der Praxis jedoch oft ohne das notwendige Hintergrundwissen angewendet, sodass Ergebnisse teilweise fehlerhaft interpretiert werden. Dies kann zu falschen Steuerungsmaßnahmen und damit zur Verschlechterung des Rendite-/Risikoverhältnisses eines Kreditinstitutes fähren. Aus diesem Grund ist es die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit, die Funktionsweise von Kreditportfoliomodellen näher zu erklären. Neben einer detaillierten Darstellung von kommerziellen Kreditportfoliomodellen wird anhand daraus abgeleiteter Modelle die Simulation von Kreditrisiken eines Beispielportfolios durchgeführt. Die Arbeit zeigt, dass ein eindeutiger Zusammenhang zwischen den Inputparametern wie Ausfallwahrscheinlichkeit, Ratingklasse und Vertrauensbereich und den daraus resultierenden Ergebnissen besteht. Allerdings ist die alleinige Betrachtung des in der Praxis weit verbreiteten Value at Risk nicht immer ausreichend, sondern es ist oft zusätzlich der gesamte oder erwartete Verlust hinzuzuziehen. Außerdem wird gezeigt, inwieweit Modellannahmen zu Verfälschungen in den Ergebnissen fähren können. Zuletzt werden die Vor- und Nachteile der verschiedenen Modellkategorien zusammengefasst. Ebook.

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2012, 73 Seiten, Deutsch, In den deutschen Kreditinstituten setzt sich immer mehr die Erkenntnis durch, dass die Kreditrisikosteuerung einen wesentlichen Bestandteil des Bankcontrollings darstellt. Bevor Steuerungsmaßnahmen ergriffen werden können, muss zuerst die Höhe des Kreditrisikos quantifiziert werden. Zusätzlich zur Betrachtung des Risikos auf Einzelgeschäftsebene ist dabei vor allem die Risikoquantifizierung auf Gesamtportfolioebene in den Vordergrund gerückt, da zwischen den Kreditnehmern eines Portfolios Risikozusammenhänge bestehen. Aufgrund dieser Anforderungen hat die Praxis eine Reihe von Kreditportfoliomodellen mit dem Zweck entwickelt, die tatsächliche Risikosituation des Portfolios möglichst gut abbilden zu können. Leider werden diese Modelle in der Praxis jedoch oft ohne das notwendige Hintergrundwissen angewendet, sodass Ergebnisse teilweise fehlerhaft interpretiert werden. Dies kann zu falschen Steuerungsmaßnahmen und damit zur Verschlechterung des Rendite-/Risikoverhältnisses eines Kreditinstitutes führen. Aus di.

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In den deutschen Kreditinstituten setzt sich immer mehr die Erkenntnis durch, dass die Kreditrisikosteuerung einen wesentlichen Bestandteil des Bankcontrollings darstellt. Bevor Steuerungsmaßnahmen ergriffen werden können, muss zuerst die Höhe des Kreditrisikos quantifiziert werden. Zusätzlich zur Betrachtung des Risikos auf Einzelgeschäftsebene ist dabei vor allem die Risikoquantifizierung auf Gesamtportfolioebene in den Vordergrund gerückt, da zwischen den Kreditnehmern eines Portfolios Risikozusammenhänge bestehen. Aufgrund dieser Anforderungen hat die Praxis eine Reihe von Kreditportfoliomodellen mit dem Zweck entwickelt, die tatsächliche Risikosituation des Portfolios möglichst gut abbilden zu können. Leider werden diese Modelle in der Praxis jedoch oft ohne das notwendige Hintergrundwissen angewendet, sodass Ergebnisse teilweise fehlerhaft interpretiert werden. Dies kann zu falschen Steuerungsmaßnahmen und damit zur Verschlechterung des Rendite-/Risikoverhältnisses eines Kreditinstitutes führen. Aus di.

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In den deutschen Kreditinstituten setzt sich immer mehr die Erkenntnis durch, dass die Kreditrisikosteuerung einen wesentlichen Bestandteil des Bankcontrollings darstellt. Bevor Steuerungsmaßnahmen ergriffen werden können, muss zuerst die Höhe des Kreditrisikos quantifiziert werden. Zusätzlich zur Betrachtung des Risikos auf Einzelgeschäftsebene ist dabei vor allem die Risikoquantifizierung auf Gesamtportfolioebene in den Vordergrund gerückt, da zwischen den Kreditnehmern eines Portfolios Risikozusammenhänge bestehen. Aufgrund dieser Anforderungen hat die Praxis eine Reihe von Kreditportfoliomodellen mit dem Zweck entwickelt, die tatsächliche Risikosituation des Portfolios möglichst gut abbilden zu können. Leider werden diese Modelle in der Praxis jedoch oft ohne das notwendige Hintergrundwissen angewendet, sodass Ergebnisse teilweise fehlerhaft interpretiert werden. Dies kann zu falschen Steuerungsmaßnahmen und damit zur Verschlechterung des Rendite-/Risikoverhältnisses eines Kreditinstitutes führen. Aus diesem Grund ist es die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit, die Funktionsweise von Kreditportfoliomodellen näher zu erklären. Neben einer detaillierten Darstellung von kommerziellen Kreditportfoliomodellen wird anhand daraus abgeleiteter Modelle die Simulation von Kreditrisiken eines Beispielportfolios durchgeführt. Die Arbeit zeigt, dass ein eindeutiger Zusammenhang zwischen den Inputparametern wie Ausfallwahrscheinlichkeit, Ratingklasse und Vertrauensbereich und den daraus resultierenden Ergebnissen besteht. Allerdings ist die alleinige Betrachtung des in der Praxis weit verbreiteten Value at Risk nicht immer ausreichend, sondern es ist oft zusätzlich der gesamte oder erwartete Verlust hinzuzuziehen. Außerdem wird gezeigt, inwieweit Modellannahmen zu Verfälschungen in den Ergebnissen führen können. Zuletzt werden die Vor- und Nachteile der verschiedenen Modellkategorien zusammengefasst. Paperback, Label: Bachelor + Master Publishing, Bachelor + Master Publishing, Produktgruppe: Book, Publiziert: 2011-11-30, Studio: Bachelor + Master Publishing.

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ebook, Hauptbeschreibung In den deutschen Kreditinstituten setzt sich immer mehr die Erkenntnis durch, dass die Kreditrisikosteuerung einen wesentlichen Bestandteil des Bankcontrollings darstellt. Bevor Steuerungsmanahmen ergriffen werden knnen, muss zuerst die Hhe des Kreditrisikos quantifiziert werden. Zustzlich zur Betrachtung des Risikos auf Einzelgeschftsebene ist dabei vor allem die Risikoquantifizierung auf Gesamtportfolioebene in den Vordergrund gerckt, da zwischen den Kreditnehmern eines Portfolios Risikozusammenhnge bestehen. Aufgrund dieser Anforderungen hat die Praxis eine Reihe von Kreditportfoliomodellen mit dem Zweck entwickelt, die tatschliche Risikosituation des Portfolios mglichst gut abbilden zu knnen. Leider werden diese Modelle in der Praxis jedoch oft ohne das notwendige Hintergrundwissen angewendet, sodass Ergebnisse teilweise fehlerhaft interpretiert werden. Dies kann zu falschen Steuerungsmanahmen und damit zur Verschlechterung des Rendite-/Risikoverhltnisses eines Kreditinstitutes fhren. Aus diesem Grund ist es die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit, die Funktionsweise von Kreditportfoliomodellen nher zu erklren. Neben einer detaillierten Darstellung von kommerziellen Kreditportfoliomodellen wird anhand daraus abgeleiteter Modelle die Simulation von Kreditrisiken eines Beispielportfolios durchgefhrt. Die Arbeit zeigt, dass ein eindeutiger Zusammenhang zwischen den Inputparametern wie Ausfallwahrscheinlichkeit, Ratingklasse und Vertrauensbereich und den daraus resultierenden Ergebnissen besteht. Allerdings ist die alleinige Betrachtung des in der Praxis weit verbreiteten Value at Risk nicht immer ausreichend, sondern es ist oft zustzlich der gesamte oder erwartete Verlust hinzuzuziehen. Auerdem wird gezeigt, inwieweit Modellannahmen zu Verflschungen in den Ergebnissen fhren knnen. Zuletzt werden die Vor- und Nachteile der verschiedenen Modellkategorien zusammengefasst.   Biographische Informationen Johannes Merkl, gelernter Bankkaufmann, begann 2006 ein Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Hochschule der Sparkassen-Finanzgruppe in Bonn, das er 2009 mit dem Bachelor of Science abschloss. Ebenfalls seit 2006 arbeitet er als studentischer Mitarbeiter einer bayrischen Sparkasse. 2010 begann er den Masterstudiengang Betriebswirtschaftslehre an der Universitt Bayreuth.

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